车超教授简介

                                      

                                 

1 基本信息

姓名：车超

性别：男

职称：教授（硕导）

办公地点：明德楼815

Email：chechao@dlu.edu.cn

研究方向：医学信息学、自然语言处理、数据挖掘

招生信息：招收软件工程、计算机科学与技术、电子信息等专业研究生，要求学生具备良好的编程能力，能够积极主动地思考和解决所遇到的问题。

2 个人简介

车超，博士，硕士生导师，大连大学软件工程学院副院长。2017年11月至2018年10月在美国康奈尔大学访学，研究方向为医学信息学、自然语言处理和数据挖掘。入选辽宁省“百千万人才工程”万层次和辽宁省高等学校优秀人才支持计划，获2022年辽宁省优秀科技工作者，2024年辽宁省优秀研究生导师。作为主持人，承担包括国家自然科学青年基金和面上项目在内的科研项目7项；作为参与人获得辽宁省科技进步三等奖和大连市科技进步三等奖，并参与国家“863”计划、国家自然科学基金和辽宁省教育厅科学技术重大研究计划等多个项目。在国内外重要学术期刊和会议上发表论文50余篇，其中CCF A类和中科院一区论文7篇。

3 主要科研项目

（1）国家自然科学基金面上项目，62076045，面向药品重定位的医学知识图谱的构建与应用，58万元，2021/01-2024/12，结题，主持

（2）辽宁省教育厅服务地方项目（揭榜挂帅），LJKFZ20220290，基于自然语言处理技术的海关税收智慧征管，8万元，2022/09-2025/09，在研，主持

（3）大连大学学科交叉项目（一般项目），DLUXK-2023-YB-003，面向类风湿关节炎治疗方案推荐的药物重定向研究，20万元，2023/06-2025/06，在研，主持

（4）辽宁省自然科学基金指导计划，2019-ZD-0569，基于潜在语义分析的企业专利诉讼预测和专利价值挖掘方法研究，5万元，2019/10-2021/9，结题，主持

（5）国家自然科学基金面上项目，61972062，面向MRI脑肿瘤分割的深度神经网络模型与方法研究，2020/01-2023/12，66万元，结题，参与

（6）国家自然科学基金面上项目，61572093，DNA计算模型的对称性理论研究与应用，2016/01-2019/12，66万元，结题，参与

（7）国家自然科学基金重大研究计划培育项目，91546123，健康服务管理与决策大数据融合方法与实时分析研究，2016/01-2018/12，43万元，结题，参与

（8）辽宁省高等学校优秀人才支持计划第二层次，LJQ2015004，2016/01-2018/12，12万元，已结题，主持

（9）国家自然科学基金青年项目，61402068，基于枢轴语言和图映射的历史典籍术语对齐研究，2015/01-2017/12，23万元，已结题，主持

（10）国家自然科学基金面上项目，31370778，基于混合超图的生物网络模型研究，2014/01-2017/12，80万元，已结题，参与

（11）国家自然科学基金青年项目，61304206，柔性车间设施布局与带装载约束的AGV路径规划集成优化方法，2014/01-2016/12，24万元，已结题，参与

（12）教育部创新团队发展计划项目，IRT1109，生物启发式计算理论及其应用，2012.1-2016.12，300万，已结题，骨干成员。

4 主要研究成果 代表性论文

[1] Bo Jin*, Chao Che*, Kuifei Yu, Yue Qu, Li Guo,Cuili Yao, Ruiyun Yu, Qiang Zhang. Minimizing Legal Exposure of High-Tech Companies through Collaborative Filtering Methods. The 22nd SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD 16), August 13-17, 2016, San Francisco, CA, USA, pp. 127-136(CCF A类会议)

[2] Chao Che*, Cao Xiao*, Jian Liang, Bo Jin, Jiayu Zhou, Fei Wang*. An RNN Architecture with Dynamic Temporal Matching for Personalized Predictions of Parkinson's Disease. 2017 International Conference on Data Mining (SDM 2017), April 27-29, 2017, Houston, Texas, USA, pp. 198-206 (CCF B类会议)

[3] Jiatao Chen, Liang Zhang*, Ke Cheng, Bo Jin, Xinjiang Lu, Chao Che*, Yiwei Liu. Exploring Multi-level Mutual Information for Drug-target Interaction Prediction. 2020 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). Seoul, Korea (South), 16-19 Dec. 2020: 251-256(CCF B类)

[4] Yongxue Shan, Zhaoqian Zhong, Chao Che*, Bo Jin, Xiaopeng Wei*. Aspect-Level Sentiment Classification of Chinese Patient Comments Based on Pre-trained Sentiment Embedding. 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). Online, Dec. 9-12, 2021. (CCF B类)

[5] Dongsheng Zhou*, Chongyang Guo, Rui Liu, Chao Che, Deyun Yang, Qiang Zhang, Xiaopeng Wei. Hierarchical Learning Recurrent Neural Networks for 3D Motion Synthesis. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2021, 12(12): 2255-2267 (SCI/EI, 中科院2区，影响因子4.012)

[6] Peiliang Zhang, Ziqi Wei, Chao Che*, Bo Jin. DeepMGT-DTI: Transformer network incorporating multilayer graph information for Drug–Target interaction prediction[J]. Computers in Biology and Medicine, 2022(142): 105214.(SCI, 中科院2区)

[7] Chengjie Zhou, Chao Che*, Xi Sheryl Zhang, Qiang Zhang*, Dongsheng Zhou. Harmonized system code prediction of import and export commodities based on Hybrid Convolutional Neural Network with Auxiliary Network[J]. Knowledge-Based Systems, 2022, 256: 109836.(SCI, 中科院1区)

[8] Yongxue Shan, Chao Che∗, Xiaopeng Wei, Xiaodong Wang, Yongjun Zhu, Bo Jin. Bi-graph attention network for aspect category sentiment classification[J]. Knowledge-Based Systems, 2022(258): 109972. (SCI, 中科院1区)

[9] Yuanyuan Liu, Zhaoqian Zhong, Chao Che∗, Yongjun Zhu. Recommendations with residual connections and negative sampling based on knowledge graphs [J]. Knowledge-Based Systems, 2022(258): 110049. (SCI, 中科院1区)

[10] Peiliang Zhang, Jiatao Chen, Chao Che*, Liang Zhang, Bo Jin, Yongjun Zhu. IEA-GNN: Anchor-aware graph neural network fused with information entropy for node classification and link prediction. Information Sciences, 2023, 634: 665-676. (SCI, 中科院1区)

[11] Jiatao Chen, Liang Zhang*, Ke Cheng, Bo Jin, Xinjiang Lu, Chao Che*. Predicting Drug-target Interaction Via Self-supervised Learning[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2023, 20(5): 2781 - 2789. (SCI, CCF B类)

[12] Hao Jiang, Peiliang Zhang, Chao Che*, Bo Jin, Yongjun Zhu. CariesFG: A fine-grained RGB image classification framework with attention mechanism for dental caries. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, (123): 106306. (SCI, 中科院2区)

[13] Chengjie Zhou, Chao Che, Pengfei Wang, Qiang Zhang*. Diformer: A dynamic self-differential transformer for new energy power autoregressive prediction. Knowledge-Based Sytems, 281(2023): 111061. (SCI, 中科院1区)

[14] Peiliang Zhang, Chao Che, Bo Jin, Jingling Yuan, Ruixin Li, Yongjun Zhu. NCH-DDA: Neighborhood contrastive learning heterogeneous network for drug–disease association prediction[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 238: 121855. (SCI, 中科院1区)

专利

[1] 车超, 吴晓亭. 一种基于词对齐的历史典籍分词方法, 发明专利号: ZL201710351463.6，申请时间 2017.5.18，授权时间：2020.6.30

[2] 刘卓亚, 车超. 一种融合ViT与卷积神经网络的毛笔字体类型快速识别方法, 发明专利号: ZL202210391003.7, 申请时间: 2022.4.14, 授权时间: 2025.3.21

5 毕业生去向

6 主讲课程

算法设计与分析（本科生）

机器学习（研究生）